Python高阶函数总结 Python高阶函数总结

一、高阶函数把函数作为参数传入，这样的函数称为高阶函数，高阶函数是函数式编程的体现。函数式编程就是指这种高度抽象的编程范式。
二、体验高阶函数在Python中，abs()函数可以完成对数字求绝对值计算。

abs(-10)# 10

round()函数可以完成对数字的四舍五入计算。

round(1.2)# 1 round(1.9)# 2

需求：任意两个数字，按照指定要求整理数字后再进行求和计算。

方法1

def add_num(a, b): return abs(a) + abs(b)result = add_num(-1, 2) print(result)# 3

方法2

def sum_num(a, b, f): return f(a) + f(b)result = sum_num(-1, 2, abs) print(result)# 3

注意：两种方法对比之后，发现，方法2的代码会更加简洁，函数灵活性更高。

函数式编程大量使用函数，减少了代码的重复，因此程序比较短，开发速度较快。
三、内置高阶函数 1. map()
map(func, lst)，将传入的函数变量 func 作用到 lst 变量的每个元素中，并将结果组成新的列表(Python2)/迭代器(Python3)返回。
需求：计算 list1 序列中各个数字的2次方。

list1 = [1, 2, 3, 4, 5]def func(x): return x ** 2result = map(func, list1)print(result)# print(list(result))# [1, 4, 9, 16, 25]

2. reduce()
reduce(func, lst)，其中 func 必须有两个参数。每次 func 计算的结果继续和序列的下一个元素做累积计算。

注意：reduce()传入的参数 func 必须接收2个参数。

需求：计算 list1 序列中各个数字的累加和。

import functoolslist1 = [1, 2, 3, 4, 5]def func(a, b): return a + bresult = functools.reduce(func, list1)print(result)# 15

3. filter()
【Python高阶函数总结】filter(func, lst)函数用于过滤序列, 过滤掉不符合条件的元素, 返回一个 filter 对象。如果要转换为列表, 可以使用list()来转换。

list1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]def func(x): return x % 2 == 0result = filter(func, list1)print(result)# print(list(result))# [2, 4, 6, 8, 10]